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此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。
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如今，在文化遗产领域，多层次、宽领域的合作网络基本形成，高效和谐的保护利用体系日渐完善。在这个体系之中，每一个参与方均能在充分尊重文化遗产核心价值的基础上精准找到自身定位，实现共赢发展，为文化遗产的永续传承贡献力量。
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